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红外与微光图像融合质量评价方法研究
随着红外相机和微光夜视技术的发展，红外与微光图像融合已成为当今视觉技术研究的热点。红外图像具有夜间可见性强、日冕干扰少等优点，而微光夜视则能够感知低亮度下的场景，能够弥补红外图像中的一些不足，并且在某些特定环境下，微光夜视也更加适用。因此，红外与微光图像融合可以更好地实现场景的全天候监视、识别等应用。
然而，红外与微光图像融合的质量评价一直是一个研究热点和难点。融合图像的质量直接影响到识别准确率和实际应用效果。因此，研究红外与微光图像融合的质量评价方法对于提高融合图像质量以及进一步推广应用具有重要的意义。
目前，红外与微光图像融合的质量评价方法主要可以分为客观评价和主观评价两方面。
客观评价主要是指通过计算机算法对融合图像进行评价，通常采用的方法包括信息熵、模糊熵、空间频率特征、梯度信息等。其中，信息熵是一种常用的指标，衡量了图像灰度分布的随机程度，这种方法可以评价融合图像的清晰度、对比度等因素。模糊熵则是衡量图像的模糊程度，通常用于评价图像的边缘信息。空间频率特征则是用于衡量融合图像的空间分辨率，可用于评价图像的清晰度等因素。梯度信息则是用于评价图像的细节信息，可以衡量图像的细节信息是否丰富。
主观评价主要是指通过人的主观感受来对融合图像进行评价。在主观评价中，研究者通常会选择专业人员或者普通用户进行实验，让被试看一段时间后，提供对融合图像质量的评价。这种方法的优点是可以真实地反映用户对图像质量的认知，但同时也存在主观性较强的问题。
综合来看，客观评价和主观评价两种方法各有优劣，而且两者往往会互相补充，比如信息熵、模糊熵等客观评价方法可以用于定量评价图像质量，而主观评价则可以用于评估融合图像的具体应用效果。同时，目前对于红外与微光图像融合质量评价方法的研究还比较少，未来仍需要进行更深入的探索和研究。